共查询到20条相似文献，搜索用时 673 毫秒
1.
本文概略地介绍了泥浆马达的结构和性能以及在美国定向钻井泥浆马达的使用情况, 泥浆马达的使用成本进行了分析 相似文献
2.
针对短波射频数字化对器件的要求较高,功耗较大,现在一般采用中频数字化技术.给出了某型短波电台的中频数字化设计方案,介绍了电台中频数字化部分的实现方法及基本原理.并介绍了本设计中使用的Inters公司生产的数字上变频器HSP50415,美国AD公司生产的数字接收信号处理芯片AD6620和TI公司TMS320VC5416芯片的结构、功能和特点,给出了它们在数字变频应用的硬件模块接口图.测试结果证明,通过在中频部分使用数字变频器提高了电台的收发性能,较模拟化中频有着成本低廉、功耗低、兼容性好和可扩展性好. 相似文献
3.
泥石流危害桥隧工程易损性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为将泥石流灾害损失评价由宏观价值评判提升至可为工程服务,曾提出了基于结构损毁程度评判的工程易损性概念。然而,诸如桥隧工程在遭受泥石流危害时,仅靠结构损毁程度无法正确判定实际灾情,会导致对功能完全损失而结构受损较轻的受灾工况“轻”判、功能尚可而结构损毁较重的受灾工况“重”判。鉴于此,在原有结构损毁程度评判的基础上,通过增加承灾特征、线路规格、恢复成本等桥隧工程使用功能的影响因素,形成了既关注“结构损毁”,又重视“功能损失”的泥石流危害桥隧工程易损性评价方法。实例分析表明,该方法克服了单一结构评判的不足,与现场灾情更为相符。这丰富并发展了工程易损性评价的内涵,使评价结果更为全面、合理,对正确预判或验证桥隧工程遭受泥石流危害受灾情况,合理妥善地准备或及时准确地启动应急预案,具有重要意义。 相似文献
4.
运用目标管理方法分析硫酸成本结构 ,确定了电耗是影响硫酸成本的关键 ,并针对生产工艺特点 ,通过采取维持转化系统自热平衡、加强管理确保生产连续稳定和提高员工节电降成本意识等一系列对策和措施 ,达到降低电耗进而降低生产成本的预期目标 ,取得了良好的经济效益 相似文献
5.
6.
7.
8.
根据产状对结构面进行分组是研究岩体结构的重要环节。传统分组方法通常需要依靠地质经验,缺乏客观性,而现有的聚类方法也存在一些缺陷。基于变长度字符串遗传算法,提出了一种改进的K均值算法,实现了岩体结构面产状的自动聚类。该方法的核心思想是使用遗传算法为K均值算法选择恰当的聚类中心,克服了K均值(K-means)算法受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优解的缺陷。由于使用了变长度字符串,该方法能够在聚类过程中自动确定最佳结构面组数,同时提供最优的分组结果。针对产状数据,提出了一种新的变异方法,该方法利用C++语言实现,并被应用于浙江省某地下水封洞库结构面产状数据的分析,得到较为合理的分组结果,证明了该方法的有效性。 相似文献
9.
10.
根据测定方法的检测原理、工作条件、分析步骤,比较了各种分析方法的基本特点。对每种方法的使用环境、测定范围、测定成本等进行了比对,分析了测试方法的灵敏度、准确性与重现性。传统的EDTA滴定法相对于其他方法应用环境最广,测定范围最宽,测定成本最低,而自动电位滴定法较之成本略高,但这两种方法都适合测定水的总硬度。 相似文献
11.
12.
基于目标函数的钻压优化模型建模方法 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了如何把过去由地质人员离线确定优化钻压的模型变为自动送钻中在线实时的钻压优化模型。以综合钻井成本最低为准则,建立了钻井成本目标函数,讨论了影响钻井成本的因素,给出了钻压优化模型的约束条件,在以上基础上建立了钻压优化模型,并给出了钻压优化模型在线实时求解过程中有关参数的确定方法,最后总结了基于目标函数钻压优化模型建模方法优缺点和适用范围。本研究对科学自动化钻井具有参考价值。 相似文献
13.
14.
深基坑开挖中桩墙体系支护的结构优化设计 总被引：3，自引：3，他引：0
针对桩墙加内支撑这种支护型式在常规支护结构设计中所存在的不足,提出了一种优化设计方法,通过决策变量、约束条件、目标函数、优化算法的确立以及计算机程序的编制,成功实现了桩墙体系支护结构的参数优化设计。 相似文献
15.
夏洪 《华东地质学院学报》2000,23(1):80-83
结合复杂电子产品研制开发的过程和结果,探讨如何改进大型设计的管理方法.作者认为应综合权衡性能、成本、可靠性、维修性、进度、风险,通过采用动态定义和模糊分析方法,使产品研制达到高效能,全寿命周期费用低的目标. 相似文献
16.
位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对采用随机全局优化技术进行岩土工程位移反分析存在数值计算量大、效率低的问题,将粒子群优化算法与高斯过程机器学习技术相结合,提出了位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法。该方法利用全局寻优性能优异的粒子群优化算法进行寻优的基础上,采用高斯过程机器学习模型不断地总结历史经验,预测包含全局最优解的最有前景区域,通过提高粒子群搜索效率并降低适应度评价次数,进而有效地降低位移反分析过程中的数值计算工作量。多种测试函数的数学验证和工程算例的研究结果表明该方法是可行的,与传统方法相比较,可显著地降低位移反分析的计算耗时。 相似文献
17.
Due to the multiplicity of factors including weather, the underlying surface and human activities, the complexity of parameter
optimization for a distributed hydrological model of a watershed land surface goes far beyond the capability of traditional
optimization methods. The genetic algorithm is a new attempt to find a solution to this problem. A genetic algorithm design
on the Distributed-Hydrology-Soil-Vegetation model (DHSVM) parameter optimization is illustrated in this paper by defining
the encoding method, designing the fitness value function, devising the genetic operators, selecting the arithmetic parameters
and identifying the arithmetic termination conditions. Finally, a case study of the optimization method is implemented on
the Lushi Watershed of the Yellow River Basin and achieves satisfactory results of parameter estimation. The result shows
that the genetic algorithm is feasible in optimizing parameters of the DHSVM model. 相似文献
18.
19.
Qiang Guo Hongbing Zhang Jingbo Tian Lifeng Liang Zuoping Shang 《Arabian Journal of Geosciences》2018,11(3):48
Multiparameter prestack seismic inversion is one of the most powerful techniques in quantitatively estimating subsurface petrophysical properties. However, it remains a challenging problem due to the nonlinearity and ill-posedness of the inversion process. Traditional regularization approach can stabilize the solution but at the cost of smoothing valuable geological boundaries. In addition, compared with linearized optimization methods, global optimization techniques can obtain better results regardless of initial models, especially for multiparameter prestack inversion. However, when solving multiparameter prestack inversion problems, the application of standard global optimization algorithms maybe limited due to the issue of high computational cost (e.g., simulating annealing) or premature convergence (e.g., particle swarm optimization). In this paper, we propose a hybrid optimization-based multiparameter prestack inversion method. In this method, we introduce a prior constraint term featured by multiple regularization functions, intended to preserve layered boundaries of geological formations; in particular, to address the problem of premature convergence existing in standard particle swarm optimization algorithm, we propose a hybrid optimization strategy by hybridizing particle swarm optimization and very fast simulating annealing to solve the nonlinear optimization problem. We demonstrate the effectiveness of the proposed inversion method by conducting synthetic test and field data application, both of which show encouraging results. 相似文献
20.
This paper presents a practical computational approach to quantify the effect of individual observations in estimating the state of a system. Such a methodology can be used for pruning redundant measurements and for designing future sensor networks. The mathematical approach is based on computing the sensitivity of the analyzed model states (unconstrained optimization solution) with respect to the data. The computational cost is dominated by the solution of a linear system, whose matrix is the Hessian of the cost function, and is only available in operator form. The right-hand side is the gradient of a scalar cost function that quantifies the forecast error of the numerical model. The use of adjoint models to obtain the necessary first- and second-order derivatives is discussed. We study various strategies to accelerate the computation, including matrix-free iterative solvers, preconditioners, and an in-house multigrid solver. Experiments are conducted on both a small-size shallow-water equations model and on a large-scale numerical weather prediction model, in order to illustrate the capabilities of the new methodology. 相似文献